检索结果-内蒙古大学图书馆

东北大学学报（自然科学版） 2023年第1期44卷 63-68,75页

作者：魏琳扬郭馨王存海李国军东北大学冶金学院辽宁沈阳110819 哈尔滨锅炉厂有限责任公司黑龙江哈尔滨150046 北京科技大学能源与环境工程学院北京100083

针对半透明介质光学参数估计问题,建立了脉冲激光辐照下半透明介质光学参数反演模型,采用量子微粒群优化(QPSO)算法反演了折射率和吸收系数,分析了测量误差、热物性参数对反演结果的影响,并利用敏感性分析揭示了反演精度与测量误差的关... 详细信息

针对半透明介质光学参数估计问题,建立了脉冲激光辐照下半透明介质光学参数反演模型,采用量子微粒群优化(QPSO)算法反演了折射率和吸收系数,分析了测量误差、热物性参数对反演结果的影响,并利用敏感性分析揭示了反演精度与测量误差的关系.计算结果表明:建立的反演模型和采用的QPSO算法可以精确估计折射率和吸收系数,即使人为添加10%的测量误差,反演结果依然具有较强的鲁棒性和准确度.本研究可为半透明介质物性参数获取提供技术参考.

关键词：光学参数反演量子微粒群优化算法辐射-导热耦合半透明介质脉冲激光

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微粒群优化算法的改进及应用

微粒群优化算法的改进及应用

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作者：柳枝华南昌航空大学

学位级别：硕士

最优化问题广泛存在于人类社会的生产与生活中,随着科学技术的发展以及相关问题复杂度的提高,人们对优化技术也提出了更高的要求。微粒群优化算法(Particle Swarm Optimization, PSO)是一种新兴的优化工具,它来源于对生物界鸟类觅食行... 详细信息

最优化问题广泛存在于人类社会的生产与生活中,随着科学技术的发展以及相关问题复杂度的提高,人们对优化技术也提出了更高的要求。微粒群优化算法(Particle Swarm Optimization, PSO)是一种新兴的优化工具,它来源于对生物界鸟类觅食行为的研究,属于群智能优化算法的范畴。PSO算法思想简单,容易实现,通用性强,自提出以来,获得国内外相关领域专家学者的广泛关注,在众多领域得到了很好的应用。微粒群优化算法是一种有效的优化技术,然而无论是算法的理论基础还是实际应用都不够成熟,仍有许多问题值得研究。本文分析了微粒群优化算法的基本原理,重点研究了两群微粒群优化算法及量子微粒群优化算法,在此基础上,对PSO算法的改进和应用进行了相关的研究,具体工作如下: (1)在两群微粒群优化算法的基础上,提出了双群分段交换微粒群优化算法(TSME-PSO)。算法两分群采用不同的进化模型更新微粒的速度和位置,群体间进行微粒交换,整个搜索过程,不同阶段交换不同数目的微粒,且交换数目是逐渐减少的。相关函数测试结果表明,TSME-PSO算法优化性能良好,尤其在高维复杂问题上表现更为出色。 (2)通过研究量子微粒群优化算法,并结合TSME-PSO算法的交换策略,提出了双群交换量子微粒群优化算法(TS-QPSO)。具有量子行为特征的微粒可以以某一确定的概率出现在空间的任何位置,极大的拓展了搜索空间。通过合理设置交换数目和交换方式,可以有效提高种群的多样性,改善算法的全局优化性能。仿真实验结果表明了TS-QPSO算法的可行性和有效性。 (3)将提出的改进PSO算法—TSME-PSO算法和TS-QPSO算法,应用于求解带时间窗的车辆路径问题(VRPTW)。本文给出了具体的VRPTW问题编码方法,并详细介绍了求解VRPTW问题的流程与步骤,实验结果表明改进的PSO算法在求解VRPTW问题上具有较好的收敛性能,求解效果优于基本PSO算法。

关键词：微粒群优化算法进化模型交换量子微粒群优化算法带时间窗的车辆路径问题

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基于量子微粒群算法的磁流变阻尼器滞回模型研究

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机械强度 2010年第3期32卷 476-480页

作者：宋璨王修勇陈政清孙洪鑫陈丕华湖南大学风工程试验研究中心长沙410082

磁流变阻尼器是一种智能减振装置,建立一个有效的模型是使其走向工程应用的关键。文中提出一种改进的滞回模型来描述磁流变阻尼器的动态特性,开展阻尼器的性能试验,并利用实测数据,在量子微粒群算法的基础上进行模型参数识别。识别过程... 详细信息

磁流变阻尼器是一种智能减振装置,建立一个有效的模型是使其走向工程应用的关键。文中提出一种改进的滞回模型来描述磁流变阻尼器的动态特性,开展阻尼器的性能试验,并利用实测数据,在量子微粒群算法的基础上进行模型参数识别。识别过程证明,量子微粒群算法计算简便、精度高、收敛速度快。仿真结果表明,磁流变阻尼器改进的滞回模型效果较好,而且物理概念清晰,便于控制应用。

关键词：磁流变阻尼器改进的滞回模型量子微粒群优化算法参数识别

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粗糙集与改进的QPSO-RBF算法在柴油机气门故障诊断中的应用

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信息与控制 2011年第4期40卷 570-576页

作者：曹龙汉刘小丽郭晓东王申涛代睿重庆通信学院控制工程重点实验室重庆400035 重庆理工大学汽车零部件制造及检测技术教育部重点实验室重庆400050

针对气门故障,以缸盖振动信号的小波包能量谱作为故障特征参数,提出一种粗糙集(RS)与改进的量子微粒群径向基函数神经网络(QPSO-RBF NN)相结合的故障诊断方法.首先应用粗糙集对试验所得的特征参数进行属性约简,去掉冗余信息,简化RBF网... 详细信息

针对气门故障,以缸盖振动信号的小波包能量谱作为故障特征参数,提出一种粗糙集(RS)与改进的量子微粒群径向基函数神经网络(QPSO-RBF NN)相结合的故障诊断方法.首先应用粗糙集对试验所得的特征参数进行属性约简,去掉冗余信息,简化RBF网络的结构;然后将带变异算子的QPSO算法引入到RBF网络的学习过程中,改进其现有的学习算法,进一步提高故障预测能力.通过对6135D型柴油机气门故障进行诊断,结果表明该方法提高了诊断的精度和效率.

关键词：粗糙集径向基函数神经网络量子微粒群优化算法柴油机故障诊断

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顶吹转炉炼钢辅助决策系统研究

顶吹转炉炼钢辅助决策系统研究

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作者：王文龙杭州电子科技大学

学位级别：硕士

本文研究的课题是浙江省公益技术应用研究项目──“基于数据驱动的钢铁生产流程仿真技术研究与系统开发”项目。针对江苏永钢集团炼钢分厂5座50吨转炉目前存在炼钢自动化程度不高,吹炼完全依靠人工经验,吹炼终点命中率不高等情况进行... 详细信息

本文研究的课题是浙江省公益技术应用研究项目──“基于数据驱动的钢铁生产流程仿真技术研究与系统开发”项目。针对江苏永钢集团炼钢分厂5座50吨转炉目前存在炼钢自动化程度不高,吹炼完全依靠人工经验,吹炼终点命中率不高等情况进行研究。对现场吹炼工艺、吹炼流程以及大量的生产数据进行分析,在此基础上结合神经网络的应用技术,建立转炉炼钢辅助决策系统,来辅助炼钢操作员进行终点控制决策。终点预测功能和终点控制参数优化功能是转炉炼钢辅助决策系统的核心功能。在实现系统的终点预测功能时,本文在研究RBF神经网络的建模理论的基础上,按照网络结构设计、数据预处理、学习算法选取等几个步骤建立了转炉静态终点预测模型。选取量子微粒群优化算法作为RBF网络的学习算法,与传统学习算法相比,量子微粒群优化算法全局搜索能力更强,不易陷于局部最优,提高网络泛化能力,同时控制参数较少,简化了算法过程。预测模型采用参数自适应的方法,用最新的数据及时更新模型参数,提高模型的预测命中率。在实现系统的终点控制参数优化功能时,本文分析了转炉炼钢控制参数分布特点,进而提出基于成本最优的控制参数寻优算法,帮助操作员找到成本最少的控制参数方案。该方法将控制参数的解空间划分成若干成本区,对于一个特定的区域,选取量子微粒群算法进行解的搜索。系统软件部分的实现结合了C#、Oracle数据库和matlab,其操作界面简单易用。对于系统的预测功能和控制参数优化功能,本文分别进行了离线的matlab仿真实验和在线的性能测验。实验和测验的结果表明,系统的性能良好,能够辅助炼钢操作员进行冶炼决策,提高转炉炼钢终点钢水温度、碳含量的命中率。

关键词：转炉炼钢终点控制 RBF神经网络量子微粒群优化算法

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基于量子微粒群的BPNN在转炉炼钢静态模型中的应用

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机电工程 2011年第5期28卷 598-600页

作者：朱亚萍王文龙徐生林杭州电子科技大学自动化学院浙江杭州310018

针对转炉炼钢静态模型终点命中率较低的问题,首先分析了影响转炉炼钢终点命中率的各种因素,确定了BP神经网络(BPNN)的拓扑结构,并依此建立了转炉炼钢静态模型。然后把量子微粒群算法(QPSO)应用于BP网络的学习中,并比较了QPSO、基本微粒... 详细信息

针对转炉炼钢静态模型终点命中率较低的问题,首先分析了影响转炉炼钢终点命中率的各种因素,确定了BP神经网络(BPNN)的拓扑结构,并依此建立了转炉炼钢静态模型。然后把量子微粒群算法(QPSO)应用于BP网络的学习中,并比较了QPSO、基本微粒群优化算法(PSO)、梯度下降法的学习性能。最后,基于某炼钢厂的历史数据进行了仿真实验,比较了三种BP网络学习算法下的炼钢终点命中率。研究结果表明,该研究提高了转炉炼钢静态模型的终点C含量和温度预测精度。

关键词： BP神经网络转炉炼钢量子微粒群优化算法基本微粒群优化算法

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基于组合训练方法的RBFNN转炉炼钢静态模型

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杭州电子科技大学学报（自然科学版） 2011年第3期31卷 62-65页

作者：朱亚萍王文龙徐峥徐生林杭州电子科技大学自动化学院浙江杭州310018 杭州市七格污水处理厂工程建设指挥部浙江杭州310019

为了提高转炉炼钢终点碳含量和温度的预报命中率,该文采用径向基神经网络建立转炉炼钢静态模型。量子微粒群优化算法具体较好的全局搜索能力,而梯度下降法有较好的局部搜索能力,为了能够发挥这两种算法的优势,该文提出了一种组合训练方... 详细信息

为了提高转炉炼钢终点碳含量和温度的预报命中率,该文采用径向基神经网络建立转炉炼钢静态模型。量子微粒群优化算法具体较好的全局搜索能力,而梯度下降法有较好的局部搜索能力,为了能够发挥这两种算法的优势,该文提出了一种组合训练方法,用来训练径向基神经网络。并通过对某炼钢厂的历史数据进行仿真实验,比较组合训练方法与非组合训练方法的学习性能,研究结果表明该研究提高了转炉终点C含量和温度的预测精度。

关键词：径向基神经网络转炉炼钢梯度下降法量子微粒群优化算法

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